An Internet of Things (IoT) is a system where various "things" are connected to each other via a wired/wireless network, and where information is gathered, processed, and interchanged/shared. One of the important actors in IoT is a mobile IoT device (such as a smartphone or tablet). These devices tend to consume a large amount of power in order to provide various high performance application services; however, as the devices cannot be supplied with power all the time, efficient power management is necessary. Power management of mobile IoT devices involves complex relationships between various entities such as application processors (APs), HW modules inside/outside AP, operating systems, mobile IoT platforms, and applications. In order to develop power-efficient mobile IoT devices, a method is needed to systematically analyze these relationships and manage power based on a clear understanding of them. To address this problem, software engineering principles for the development of power-efficient mobile IoT devices are presented in this paper. The feasibility of the proposed principles have been validated in the domain of smartphone camera power management.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.1
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pp.147-153
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2016
Recently, IETF (Internet Engineering Task) working group has adopted CoAP (Constrained Application Protocol) as a standard IoT proctocol. CoAP is a specialized web transfer protocol for use with constrained nodes and constrained environment such as small memory and low power networks. In this paper, we design and implement a registration service with CoAP protocol based on RD(Resource Directory) to connect IoT nodes in mobile Internet environments. The resource directory between the mobile terminal and IoT nodes provides to discover the IoT nodes and get the context data. The mobile terminal has as the CoAP client and embedded IoT nodes includes as the CoAP server so that it can conveniently manage the constrained IoT nodes to get the context data and control devices in a mobile environments.
This paper proposes two novel methods to model and simulate a mobile Internet of Things (IoT) system using the discrete event system specification (DEVS) formalism. In traditional simulation methods, it is advantageous to partition the simulation area hierarchically to reduce simulation time; however, in this case, the structure of the model may change as the IoT nodes to be modeled move. The proposed methods reduce the simulation time while maintaining the model structure, even when the IoT nodes move. To evaluate the performance of the proposed methods, a prototype mobile IoT system was modeled and simulated. The simulation results show that the proposed methods achieve good performance, even if the number of IoT nodes or the movement of IoT nodes increases.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.12
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pp.2232-2239
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2016
IoT industry has been highlighted in the domestic and foreign country. Since most IoT systems operate separate servers in Internet to control IoT hardwares, there exists the possibility of security problems. Also, IoT systems in markets use their own hardware controllers and devices. As a result, there are many limitations in adding new sensors or devices and using applications to access hardware controllers. To solve these problems, we have developed a novel IoT hardware control system based on a mobile messenger. For the security, we have adopted a secure mobile messenger, Telegram, which has its own security protection. Also, it can improve the easy of the usage without any installation of specific applications. For the enhancement of the system accessibility, the proposed IoT system supports various network protocols. As a result, there are many possibility to include various functions in the system. Finally, our IoT system can analyze the collected information from sensors to provide useful information to the users. Through the experiment, we show that the proposed IoT system can perform well.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.10
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pp.71-80
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2024
The Internet of Things (IoT) is an emerging element that is becoming increasingly indispensable to the Internet and shaping our current understanding of the future of the Internet. IoT continues to extend deeper into the daily lives of people, offering distributed and critical services. In contrast with current Internet, IoT depends on a dynamic architecture where physical objects with embedded sensors will communicate via cloud to send and analyze data [1-3]. Its security troubles will surely impinge all aspects of civilization. Mobile agents are widely used in the context of the IoT and due to the possibility of transmitting their execution status from one device to another in an IoT network, they offer many advantages such as reducing network load, encapsulating protocols, exceeding network latency, etc. Also, cryptographic technologies, like PKI and Blockchain technology, and Artificial Intelligence are growing rapidly allowing the addition of an approved security layer in many areas. Security issues related to mobile agent migration can be resolved with the use of these technologies, thus allowing increased reliability and credibility and ensure information collecting, sharing, and processing in IoT environments, while ensuring maximum autonomy by relying on the AI to allow the agent to choose the most secure and optimal path between the nodes of an IoT environment. This paper aims to present a new model to secure mobile agents in the context of the Internet of Things based on Public Key Infrastructure (PKI), Ethereum Blockchain Technology and Q-learning. The proposed model provides a secure migration of mobile agents to ensure security and protect the IoT application against malevolent nodes that could infiltrate these IoT systems.
Internet of Things (IoT) is an environment where various devices are connected to each other via a wired/wireless network and where the devices gather, process, exchange, and share information. Some of the most important types of IoT devices are mobile IoT devices such as smartphones. These devices provide various high-performance services to users but cannot be supplied with power all the time; therefore, power management appropriate to a given IoT environment is necessary. Power management of mobile IoT devices involves complex relationships between various entities such as application processors (APs), HW modules inside/outside AP, Operating System (OS), platforms, and applications; a method is therefore needed to systematically analyze and manage these relationships. In addition, variabilities related to power management such as various policies, operational environments, and algorithms need to be analyzed and applied to power management development. In this paper, engineering principles and a method based on them are presented in order to address these challenges and support systematic development of IoT device power management. Power management of connected helmet systems was used to validate the feasibility of the proposed method.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.2
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pp.337-344
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2017
The ICT industry is changing. From the PC to mobile devices, and from the mobile devices to wearable and IoT devices, it is changing. It requires the OS for the IoT, coming out various IoT OS have been developed in accordance with this need. In this paper, we discuss the kind of OS that supports IoT device, analyze the technology trends.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.329-330
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2016
In the Private Cloud Environment, the data are collected by a variety of IoT devices and Cloud service users be provided with a variety of data collected. To take advantage of this convenient data, we propose the IoT data Processing framework using mobile agent.
Internet of Things (IoT) is a growing technology along with artificial intelligence (AI) technology. Recently, increasing cases of developing knowledge services using information collected from sensor data have been reported. Communication is required to connect the IoT and AI, and 5G mobile networks have been widely spread recently. IoT, AI services, and 5G mobile networks can be configured and used as sensor-mobile edge-server. The sensor does not send data directly to the server. Instead, the sensor sends data to the mobile edge for quick processing. Subsequently, mobile edge enables the immediate processing of data based on AI technology or by sending data to the server for processing. 5G mobile network technology is used for this data transmission. Therefore, this study examines the challenges, opportunities, and solutions used in each type of technology. To this end, this study addresses clustering, Hyperledger Fabric, data, security, machine vision, convolutional neural network, IoT technology, and resource management of 5G mobile networks.
In the information society represented by the Fourth Industrial Revolution, various types of data and information that are difficult to see are produced, processed, and processed and circulated to enhance the value of existing goods. The IoT(Internet of Things) paradigm will change the appearance of individual life, industry, disaster, safety and public service fields. In order to implement the IoT paradigm, several elements of technology are required. It is necessary that these various elements are efficiently connected to constitute one system as a whole. It is also necessary to collect, provide, transmit, store and analyze IoT data for implementation of IoT platform. We designed and implemented a big data processing IoT platform for IoT service implementation. Proposed platform system is consist of IoT sensing/control device, IoT message protocol, unstructured data server and big data analysis components. For platform testing, fixed IoT devices were implemented as solar power generation modules and mobile IoT devices as modules for table tennis stroke data measurement. The transmission part uses the HTTP and the CoAP, which are based on the Internet. The data server is composed of Hadoop and the big data is analyzed using R. Through the emprical test using fixed and mobile IoT devices we confirmed that proposed IoT platform system normally process and operate big data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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